在SQL Server 中插入一條數據使用Insert語句，但是如果想要批量插入一堆數據的話，循環使用Insert不僅效率低，而且會導致SQL一系統性能問題。下面介紹SQL Server支持的兩種批量數據插入方法：Bulk和表值參數(Table-Valued Parameters)。

運行下面的腳本，建立測試數據庫和表值參數。

--Create DataBase  
create database BulkTestDB;  
Go  
use BulkTestDB;  
go  
--Create Table  
Create table BulkTestTable(  
Id int primary key,  
UserName nvarchar(
 
32),  
Pwd varchar(16))  
go  
--Create Table Valued  
CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE  
  (Id int,  
   UserName nvarchar(32),  
   Pwd varchar(16))  

下面我們使用最簡單的Insert語句來插入100萬條數據，代碼如下：

Stopwatch sw = new Stopwatch();  
  
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
    ConfigurationManager.ConnectionStrings[
 
"ConnStr"].ConnectionString);//連接數據庫  
  
SqlCommand sqlComm = new SqlCommand();  
sqlComm.CommandText = string.Format("insert into BulkTestTable(Id,UserName,Pwd)values(@p0,@p1,@p2)");//參數化SQL  
sqlComm.Parameters.Add("@p0", SqlDbType.Int);  
sqlComm.Parameters.Add("@p1", SqlDbType.NVarChar);  
sqlComm.Parameters.Add(
 
"@p2", SqlDbType.VarChar);  
sqlComm.CommandType = CommandType.Text;  
sqlComm.Connection = sqlConn;  
sqlConn.Open();  
try  
{  
    //循環插入100萬條數據，每次插入10萬條，插入10次。  
    for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
    {  
        for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
        {  
  
            sqlComm.Parameters["@p0"].Value = count;  
            sqlComm.Parameters["@p1"].Value = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
            sqlComm.Parameters["@p2"].Value = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
            sw.Start();  
            sqlComm.ExecuteNonQuery();  
            sw.Stop();  
        }  
        //每插入10萬條數據後，顯示此次插入所用時間  
        Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
    }  
}  
catch (Exception ex)  
{  
    throw ex;  
}  
finally  
{  
    sqlConn.Close();  
}  
  
Console.ReadLine();  

耗時圖如下：

由於運行過慢，才插入10萬條就耗時72390 milliseconds，所以我就手動強行停止了。

下面看一下使用Bulk插入的情況：

bulk方法主要思想是通過在客戶端把數據都緩存在Table中，然後利用SqlBulkCopy一次性把Table中的數據插入到數據庫

代碼如下：

public static void BulkToDB(DataTable dt)  
{  
    SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
        ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);  
    SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn);  
    bulkCopy.DestinationTableName = "BulkTestTable";  
    bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count;  
  
    try  
    {  
        sqlConn.Open();  
    if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)  
        bulkCopy.WriteToServer(dt);  
    }  
    catch (Exception ex)  
    {  
        throw ex;  
    }  
    finally  
    {  
        sqlConn.Close();  
        if (bulkCopy != null)  
            bulkCopy.Close();  
    }  
}  
  
public static DataTable GetTableSchema()  
{  
    DataTable dt = new DataTable();  
    dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{  
        new DataColumn("Id",typeof(int)),  
        new DataColumn("UserName",typeof(string)),  
    new DataColumn("Pwd",typeof(string))});  
  
    return dt;  
}  
  
static void Main(string[] args)  
{  
    Stopwatch sw = new Stopwatch();  
    for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
    {  
        DataTable dt = Bulk.GetTableSchema();  
        for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
        {  
            DataRow r = dt.NewRow();  
            r[0] = count;  
            r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
            r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
            dt.Rows.Add(r);  
        }  
        sw.Start();  
        Bulk.BulkToDB(dt);  
        sw.Stop();  
        Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
    }  
  
    Console.ReadLine();  
}  

耗時圖如下：

可見，使用Bulk後，效率和性能明顯上升。使用Insert插入10萬數據耗時72390，而現在使用Bulk插入100萬數據才耗時17583。

最後再看看使用表值參數的效率，會另你大為驚訝的。

表值參數是SQL Server 2008新特性，簡稱TVPs。對於表值參數不熟悉的朋友，可以參考最新的book online，我也會另外寫一篇關於表值參數的博客，不過此次不對表值參數的概念做過多的介紹。言歸正傳，看代碼：

[c-sharp] view plain copy
public static void TableValuedToDB(DataTable dt)  
{  
    SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
      ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);  
    const string TSqlStatement =  
     "insert into BulkTestTable (Id,UserName,Pwd)" +  
     " SELECT nc.Id, nc.UserName,nc.Pwd" +  
     " FROM @NewBulkTestTvp AS nc";  
    SqlCommand cmd = new SqlCommand(TSqlStatement, sqlConn);  
    SqlParameter catParam = cmd.Parameters.AddWithValue("@NewBulkTestTvp", dt);  
    catParam.SqlDbType = SqlDbType.Structured;  
    //表值參數的名字叫BulkUdt，在上面的建立測試環境的SQL中有。  
    catParam.TypeName = "dbo.BulkUdt";  
    try  
    {  
      sqlConn.Open();  
      if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)  
      {  
          cmd.ExecuteNonQuery();  
      }  
    }  
    catch (Exception ex)  
    {  
      throw ex;  
    }  
    finally  
    {  
      sqlConn.Close();  
    }  
}  
  
public static DataTable GetTableSchema()  
{  
    DataTable dt = new DataTable();  
    dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{  
      new DataColumn("Id",typeof(int)),  
      new DataColumn("UserName",typeof(string)),  
      new DataColumn("Pwd",typeof(string))});  
  
    return dt;  
}  
  
static void Main(string[] args)  
{  
    Stopwatch sw = new Stopwatch();  
    for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
    {  
        DataTable dt = TableValued.GetTableSchema();  
        for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
        {          
            DataRow r = dt.NewRow();  
            r[0] = count;  
            r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
            r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
            dt.Rows.Add(r);  
        }  
        sw.Start();  
        TableValued.TableValuedToDB(dt);  
        sw.Stop();  
        Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
    }  
  
    Console.ReadLine();  
}  

耗時圖如下：

比Bulk還快5秒。

【ADO.NET-中級】百萬級數據的批量插入的兩種方法測試